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34 KiB
Python
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Python
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# -*- coding: utf-8 -*-
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import os
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import sys
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import pickle
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import math
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import datetime
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import matplotlib
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matplotlib.use("WXAgg", warn=True) # 这个要紧跟在 import matplotlib 之后，而且必须安装了 wxpython 2.8 才行。
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import matplotlib.pyplot as pyplot
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import matplotlib.font_manager as font_manager
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import numpy
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from matplotlib.ticker import FixedLocator, MultipleLocator, FuncFormatter, NullFormatter
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__font_properties__=font_manager.FontProperties(fname='/usr/share/fonts/truetype/wqy/wqy-zenhei.ttc')
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__color_lightsalmon__= '#ffa07a'
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__color_pink__= '#ffc0cb'
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__color_navy__= '#000080'
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def Plot(pfile, figpath):
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"""
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pfile 指明存放绘图数据的 pickle file，figpath 指定图片需存放的路径
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"""
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fileobj= open(name=pfile, mode='rb')
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pdata= pickle.load(fileobj)
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fileobj.close()
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os.remove(pfile)
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# 计算图片的尺寸（单位英寸）
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# 注意：Python2 里面， "1 / 10" 结果是 0, 必须写成 "1.0 / 10" 才会得到 0.1
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#==================================================================================================================================================
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length= len(pdata[u'日期']) # 所有数据的长度，就是天数
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open_price_pri= pdata[u'开盘'][0] # int 类型
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open_price_sec= pdata[u'开盘二'][0] # 同上
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highest_price_pri= max( [phigh for phigh in pdata[u'最高'] if phigh != None] ) # 第一个行情的最高价
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highest_price_sec= max( [phigh for phigh in pdata[u'最高二'] if phigh != None] ) # 第二个行情的最高价
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highest_price= max(highest_price_pri, highest_price_sec*open_price_pri/open_price_sec) # 以第一个行情为基准修正出的总最高价
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lowest_price_pri= min( [plow for plow in pdata[u'最低'] if plow != None] ) # 最低价
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lowest_price_sec= min( [plow for plow in pdata[u'最低二'] if plow != None] ) # 最低价
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lowest_price= min(lowest_price_pri, lowest_price_sec*open_price_pri/open_price_sec) # 以第一个行情为基准修正出的总最低价
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yhighlim_price= int(highest_price * 1.1) # K线子图 Y 轴最大坐标
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ylowlim_price= int(lowest_price / 1.1) # K线子图 Y 轴最小坐标
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xfactor= 10.0/230.0 # 一条 K 线的宽度在 X 轴上所占距离（英寸）
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yfactor= 0.3 # Y 轴上每一个距离单位的长度（英寸），这个单位距离是线性坐标和对数坐标通用的
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expbase= 1.1 # 底数，取得小一点，比较接近 1。股价 3 元到 4 元之间有大约 3 个单位距离
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# XXX: 价格在 Y 轴上的 “份数”。注意，虽然最高与最低价是以第一个行情为基准修正出来的，但其中包含的倍数因子对结果无影响，即:
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# log(base, num1) - log(base, num2) ==
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# log(base, num1/num2) ==
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# log(base, k*num1/k*num2) ==
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# log(base, k*num1) - log(base, k*num2)
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# ，这是对数运算的性质。
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ymulti_price= math.log(yhighlim_price, expbase) - math.log(ylowlim_price, expbase)
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ymulti_vol= 3.0 # 成交量部分在 Y 轴所占的 “份数”
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ymulti_top= 1.2 # 顶部空白区域在 Y 轴所占的 “份数”
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ymulti_bot= 1.2 # 底部空白区域在 Y 轴所占的 “份数”
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xmulti_left= 12.0 # 左侧空白区域所占的 “份数”
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xmulti_right= 12.0 # 右侧空白区域所占的 “份数”
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xmulti_all= length + xmulti_left + xmulti_right
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xlen_fig= xmulti_all * xfactor # 整个 Figure 的宽度
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ymulti_all= ymulti_price + ymulti_vol + ymulti_top + ymulti_bot
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ylen_fig= ymulti_all * yfactor # 整个 Figure 的高度
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rect_1= (xmulti_left/xmulti_all, (ymulti_bot+ymulti_vol)/ymulti_all, length/xmulti_all, ymulti_price/ymulti_all) # K线图部分
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rect_2= (xmulti_left/xmulti_all, ymulti_bot/ymulti_all, length/xmulti_all, ymulti_vol/ymulti_all) # 成交量部分
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# 建立 Figure 对象
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figfacecolor= __color_pink__
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figedgecolor= __color_navy__
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figdpi= 300
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figlinewidth= 1.0
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figobj= pyplot.figure(figsize=(xlen_fig, ylen_fig), dpi=figdpi, facecolor=figfacecolor, edgecolor=figedgecolor, linewidth=figlinewidth) # Figure 对象
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# 整个 figure 的标题
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title_pri= (pdata[u'代码'] + ' ' if u'代码' in pdata else '') + pdata[u'简称']
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title_sec= (pdata[u'代码二'] + ' ' if u'代码二' in pdata else '') + pdata[u'简称二']
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figobj.suptitle(title_pri + ' / ' + title_sec, fontsize=12, fontproperties=__font_properties__)
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#==================================================================================================================================================
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#==================================================================================================================================================
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#=======
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#======= XXX: 第一只：成交量部分
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#=======
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#==================================================================================================================================================
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#==================================================================================================================================================
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# 第一只：添加 Axes 对象
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#==================================================================================================================================================
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axes_2= figobj.add_axes(rect_2, axis_bgcolor='black')
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axes_2.set_axisbelow(True) # 网格线放在底层
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# 第一只：改变坐标线的颜色
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#==================================================================================================================================================
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for child in axes_2.get_children():
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if isinstance(child, matplotlib.spines.Spine):
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child.set_color('lightblue')
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# 第一只：得到 X 轴 和 Y 轴 的两个 Axis 对象
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xaxis_2= axes_2.get_xaxis()
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yaxis_2= axes_2.get_yaxis()
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# 第一只：设置两个坐标轴上的 grid
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xaxis_2.grid(True, 'major', color='0.3', linestyle='solid', linewidth=0.2)
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xaxis_2.grid(True, 'minor', color='0.3', linestyle='dotted', linewidth=0.1)
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yaxis_2.grid(True, 'major', color='0.3', linestyle='solid', linewidth=0.2)
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yaxis_2.grid(True, 'minor', color='0.3', linestyle='dotted', linewidth=0.1)
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#======= 第一只：成交量绘图
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xindex= numpy.arange(length) # X 轴上的 index，一个辅助数据
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zipoc= zip(pdata[u'开盘'], pdata[u'收盘'])
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up= numpy.array( [ True if po < pc and po != None else False for po, pc in zipoc] ) # 标示出该天股价日内上涨的一个序列
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down= numpy.array( [ True if po > pc and po != None else False for po, pc in zipoc] ) # 标示出该天股价日内下跌的一个序列
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side= numpy.array( [ True if po == pc and po != None else False for po, pc in zipoc] ) # 标示出该天股价日内走平的一个序列
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if u'成交额' in pdata:
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volume= pdata[u'成交额']
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else:
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volume= pdata[u'成交量']
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rarray_vol= numpy.array(volume)
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volzeros= numpy.zeros(length) # 辅助数据
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# XXX: 如果 up/down/side 各项全部为 False，那么 vlines() 会报错。
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if True in up:
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axes_2.vlines(xindex[up], volzeros[up], rarray_vol[up], edgecolor='red', linewidth=3.0, label='_nolegend_')
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if True in down:
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axes_2.vlines(xindex[down], volzeros[down], rarray_vol[down], edgecolor='green', linewidth=3.0, label='_nolegend_')
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if True in side:
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axes_2.vlines(xindex[side], volzeros[side], rarray_vol[side], edgecolor='0.7', linewidth=3.0, label='_nolegend_')
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# 第一只：设定 X 轴坐标的范围
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axes_2.set_xlim(-1, length)
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# 第一只：设定 X 轴上的坐标
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datelist= [ datetime.date(int(ys), int(ms), int(ds)) for ys, ms, ds in [ dstr.split('-') for dstr in pdata[u'日期'] ] ]
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# 确定 X 轴的 MajorLocator
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mdindex= [] # 每个月第一个交易日在所有日期列表中的 index
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years= set([d.year for d in datelist]) # 所有的交易年份
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for y in sorted(years):
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months= set([d.month for d in datelist if d.year == y]) # 当年所有的交易月份
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for m in sorted(months):
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monthday= min([dt for dt in datelist if dt.year==y and dt.month==m]) # 当月的第一个交易日
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mdindex.append(datelist.index(monthday))
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xMajorLocator= FixedLocator(numpy.array(mdindex))
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# 第一只：确定 X 轴的 MinorLocator
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wdindex= {} # value: 每周第一个交易日在所有日期列表中的 index; key: 当周的序号 week number（当周是第几周）
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for d in datelist:
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isoyear, weekno= d.isocalendar()[0:2]
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dmark= isoyear*100 + weekno
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if dmark not in wdindex:
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wdindex[dmark]= datelist.index(d)
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xMinorLocator= FixedLocator(numpy.array( sorted(wdindex.values()) ))
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# 第一只：确定 X 轴的 MajorFormatter 和 MinorFormatter
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def x_major_formatter_2(idx, pos=None):
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return datelist[idx].strftime('%Y-%m-%d')
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def x_minor_formatter_2(idx, pos=None):
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return datelist[idx].strftime('%m-%d')
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xMajorFormatter= FuncFormatter(x_major_formatter_2)
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xMinorFormatter= FuncFormatter(x_minor_formatter_2)
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# 第一只：设定 X 轴的 Locator 和 Formatter
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xaxis_2.set_major_locator(xMajorLocator)
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xaxis_2.set_major_formatter(xMajorFormatter)
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xaxis_2.set_minor_locator(xMinorLocator)
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xaxis_2.set_minor_formatter(xMinorFormatter)
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# 第一只：设定 X 轴主要坐标点与辅助坐标点的样式
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for malabel in axes_2.get_xticklabels(minor=False):
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malabel.set_fontsize(4)
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malabel.set_horizontalalignment('right')
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malabel.set_rotation('45')
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for milabel in axes_2.get_xticklabels(minor=True):
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milabel.set_fontsize(4)
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milabel.set_color('blue')
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milabel.set_horizontalalignment('right')
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milabel.set_rotation('45')
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# 第一只：设定成交量 Y 轴坐标的范围
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#==================================================================================================================================================
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maxvol= max(volume) # 注意是 int 类型
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axes_2.set_ylim(0, maxvol)
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# 第一只：设定成交量 Y 轴上的坐标
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#==================================================================================================================================================
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vollen= len(str(maxvol))
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volstep_pri= int(round(maxvol/10.0+5000, -4))
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yMajorLocator_2= MultipleLocator(volstep_pri)
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# 第一只：确定 Y 轴的 MajorFormatter
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dimsuffix= u'元' if u'成交额' in pdata else u'股'
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def y_major_formatter_2(num, pos=None):
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if num >= 10**8: # 大于 1 亿
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return (str(round(num/10.0**8, 2)) + u'亿' + dimsuffix) if num != 0 else '0'
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else:
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return (str(num/10.0**4) + u'万' + dimsuffix) if num != 0 else '0'
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# def y_major_formatter_2(num, pos=None):
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# return int(num)
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yMajorFormatter_2= FuncFormatter(y_major_formatter_2)
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# 确定 Y 轴的 MinorFormatter
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# def y_minor_formatter_2(num, pos=None):
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# return int(num)
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# yMinorFormatter_2= FuncFormatter(y_minor_formatter_2)
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yMinorFormatter_2= NullFormatter()
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# 第一只：设定 X 轴的 Locator 和 Formatter
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yaxis_2.set_major_locator(yMajorLocator_2)
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yaxis_2.set_major_formatter(yMajorFormatter_2)
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# yaxis_2.set_minor_locator(yMinorLocator_2)
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yaxis_2.set_minor_formatter(yMinorFormatter_2)
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# 第一只：设定 Y 轴主要坐标点与辅助坐标点的样式
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for malab in axes_2.get_yticklabels(minor=False):
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malab.set_font_properties(__font_properties__)
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malab.set_fontsize(4.5) # 这个必须放在前一句后面，否则作用会被覆盖
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# 第一只：成交量数值在图中间的显示
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#==================================================================================================================================================
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for iy in range(volstep_pri, maxvol, volstep_pri):
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for ix in mdindex[1:-1:3]:
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newlab= axes_2.text(ix+8, iy, y_major_formatter_2(iy))
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newlab.set_font_properties(__font_properties__)
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newlab.set_color('0.3')
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newlab.set_fontsize(3)
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newlab.set_zorder(0) # XXX: 放在底层
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# newlab.set_verticalalignment('center')
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#==================================================================================================================================================
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#==================================================================================================================================================
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#=======
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#======= XXX: 第二条成交量图线
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#=======
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#==================================================================================================================================================
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#==================================================================================================================================================
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# 添加 Axes 对象
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#==================================================================================================================================================
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axes_2_sec= axes_2.twinx()
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# axes_2_sec.set_axisbelow(True) # 网格线放在底层
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axes_2_sec.set_axisbelow(True) # 网格线放在底层
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# 改变坐标线的颜色
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#==================================================================================================================================================
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# for child in axes_2_sec.get_children():
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# if isinstance(child, matplotlib.spines.Spine):
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# child.set_color('lightblue')
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# 得到 X 轴 和 Y 轴 的两个 Axis 对象
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#==================================================================================================================================================
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xaxis_2_sec= axes_2_sec.get_xaxis()
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yaxis_2_sec= axes_2_sec.get_yaxis()
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# 设置两个坐标轴上的 grid
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#==================================================================================================================================================
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# xaxis_2_sec.grid(True, 'major', color='0.3', linestyle='solid', linewidth=0.2)
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# xaxis_2_sec.grid(True, 'minor', color='0.3', linestyle='dotted', linewidth=0.1)
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# yaxis_2_sec.grid(True, 'major', color='0.3', linestyle='solid', linewidth=0.2)
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# yaxis_2_sec.grid(True, 'minor', color='0.3', linestyle='dotted', linewidth=0.1)
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#==================================================================================================================================================
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#======= 绘图
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#==================================================================================================================================================
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if u'成交额二' in pdata:
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volume_sec= pdata[u'成交额二']
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else:
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volume_sec= pdata[u'成交量二']
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zipoc_sec= zip(pdata[u'开盘二'], pdata[u'收盘二'])
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up_sec= numpy.array( [ True if po < pc and po != None else False for po, pc in zipoc_sec] ) # 标示出该天股价日内上涨的一个序列
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down_sec= numpy.array( [ True if po > pc and po != None else False for po, pc in zipoc_sec] ) # 标示出该天股价日内下跌的一个序列
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side_sec= numpy.array( [ True if po == pc and po != None else False for po, pc in zipoc_sec] ) # 标示出该天股价日内走平的一个序列
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rarray_vol_sec= numpy.array(volume_sec)
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volzeros_sec= numpy.zeros(length) # 辅助数据
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# XXX: 如果 up_sec/down_sec/side_sec 各项全部为 False，那么 vlines() 会报错。
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if True in up_sec:
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axes_2_sec.vlines(xindex[up_sec], volzeros_sec[up_sec], rarray_vol_sec[up_sec], edgecolor='pink', linewidth=1.0, label='_nolegend_', alpha=0.3)
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|||
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if True in down_sec:
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axes_2_sec.vlines(xindex[down_sec], volzeros_sec[down_sec], rarray_vol_sec[down_sec], edgecolor='lightgreen', linewidth=1.0, label='_nolegend_', alpha=0.3)
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|||
|
|
if True in side_sec:
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|||
|
|
axes_2_sec.vlines(xindex[side_sec], volzeros_sec[side_sec], rarray_vol_sec[side_sec], edgecolor='0.7', linewidth=1.0, label='_nolegend_', alpha=0.3)
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# 设定 X 轴坐标的范围
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#==================================================================================================================================================
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# XXX: 不用了，与 axes_2 共用。
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# 设定 Y 轴坐标的范围
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#==================================================================================================================================================
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maxvol_sec= max(volume_sec) # 注意是 int 类型
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axes_2_sec.set_ylim(0, maxvol_sec)
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# 设定 Y 轴上的坐标
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#==================================================================================================================================================
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volstep_sec= volstep_pri*maxvol_sec/float(maxvol)
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yMajorLocator_2_sec= MultipleLocator(volstep_sec)
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# 确定 Y 轴的 MajorFormatter
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dimsuffix_sec= u'元' if u'成交额二' in pdata else u'股'
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def y_major_formatter_2_sec(num, pos=None):
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if num >= 10**8: # 大于 1 亿
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print(('num= ' + str(num) + ', result= ' + str(round(num/10.0**8, 3)) + u'亿' + dimsuffix_sec).encode('utf8'))
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return (str(round(num/10.0**8, 3)) + u'亿' + dimsuffix_sec) if num != 0 else '0'
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|
else:
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return (str(round(num/10.0**4, 2)) + u'万' + dimsuffix_sec) if num != 0 else '0'
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# def y_major_formatter_2_sec(num, pos=None):
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# return int(num)
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yMajorFormatter_2_sec= FuncFormatter(y_major_formatter_2_sec)
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# 确定 Y 轴的 MinorFormatter
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# def y_minor_formatter_2(num, pos=None):
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# return int(num)
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# yMinorFormatter_2_sec= FuncFormatter(y_minor_formatter_2)
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yMinorFormatter_2_sec= NullFormatter()
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# 设定 X 轴的 Locator 和 Formatter
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yaxis_2_sec.set_major_locator(yMajorLocator_2_sec)
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yaxis_2_sec.set_major_formatter(yMajorFormatter_2_sec)
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# yaxis_2_sec.set_minor_locator(yMinorLocator_2_sec)
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|
yaxis_2_sec.set_minor_formatter(yMinorFormatter_2_sec)
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# 设定 Y 轴主要坐标点与辅助坐标点的样式
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for malab in axes_2_sec.get_yticklabels(minor=False):
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malab.set_font_properties(__font_properties__)
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malab.set_fontsize(4.5) # 这个必须放在前一句后面，否则作用会被覆盖
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#==================================================================================================================================================
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#==================================================================================================================================================
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#=======
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#======= XXX: K 线图部分
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#=======
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#==================================================================================================================================================
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#==================================================================================================================================================
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# 添加 Axes 对象
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#==================================================================================================================================================
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axes_1= figobj.add_axes(rect_1, axis_bgcolor='black', sharex=axes_2)
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axes_1.set_axisbelow(True) # 网格线放在底层
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axes_1.set_yscale('log', basey=expbase) # 使用对数坐标
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# 改变坐标线的颜色
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#==================================================================================================================================================
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for child in axes_1.get_children():
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if isinstance(child, matplotlib.spines.Spine):
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child.set_color('lightblue')
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# 得到 X 轴 和 Y 轴 的两个 Axis 对象
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#==================================================================================================================================================
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xaxis_1= axes_1.get_xaxis()
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yaxis_1= axes_1.get_yaxis()
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# 设置两个坐标轴上的 grid
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#==================================================================================================================================================
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xaxis_1.grid(True, 'major', color='0.3', linestyle='solid', linewidth=0.2)
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xaxis_1.grid(True, 'minor', color='0.3', linestyle='dotted', linewidth=0.1)
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|
yaxis_1.grid(True, 'major', color='0.3', linestyle='solid', linewidth=0.2)
|
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|
|
yaxis_1.grid(True, 'minor', color='0.3', linestyle='dotted', linewidth=0.1)
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#==================================================================================================================================================
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#======= 绘图
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#==================================================================================================================================================
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# 绘制 K 线部分
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#==================================================================================================================================================
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# 对开收盘价进行视觉修正
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for idx, poc in enumerate( zip(pdata[u'开盘'], pdata[u'收盘']) ):
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if poc[0] == poc[1] and None not in poc:
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variant= round((poc[1]+1000)/2000, 0)
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|
pdata[u'开盘'][idx]= poc[0] - variant # 稍微偏离一点，使得在图线上不致于完全看不到
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pdata[u'收盘'][idx]= poc[1] + variant
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rarray_open= numpy.array(pdata[u'开盘'])
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rarray_close= numpy.array(pdata[u'收盘'])
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rarray_high= numpy.array(pdata[u'最高'])
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rarray_low= numpy.array(pdata[u'最低'])
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# XXX: 如果 up, down, side 里有一个全部为 False 组成，那么 vlines() 会报错。
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# XXX: 可以使用 alpha 参数调节透明度
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if True in up:
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axes_1.vlines(xindex[up], rarray_low[up], rarray_high[up], edgecolor='red', linewidth=0.6, label='_nolegend_')
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|
axes_1.vlines(xindex[up], rarray_open[up], rarray_close[up], edgecolor='red', linewidth=3.0, label='_nolegend_')
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if True in down:
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axes_1.vlines(xindex[down], rarray_low[down], rarray_high[down], edgecolor='green', linewidth=0.6, label='_nolegend_')
|
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|
|
axes_1.vlines(xindex[down], rarray_open[down], rarray_close[down], edgecolor='green', linewidth=3.0, label='_nolegend_')
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if True in side:
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|
axes_1.vlines(xindex[side], rarray_low[side], rarray_high[side], edgecolor='0.7', linewidth=0.6, label='_nolegend_')
|
|||
|
|
axes_1.vlines(xindex[side], rarray_open[side], rarray_close[side], edgecolor='0.7', linewidth=3.0, label='_nolegend_')
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# 绘制均线部分
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#==================================================================================================================================================
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if u'5日均' in pdata:
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rarray_5dayave= numpy.array(pdata[u'5日均'])
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axes_1.plot(xindex, rarray_5dayave, 'o-', color='white', linewidth=0.1, label='ave_5', \
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markersize=0.7, markeredgecolor='white', markeredgewidth=0.1) # 5日均线
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if u'10日均' in pdata:
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|
|
rarray_10dayave= numpy.array(pdata[u'10日均'])
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|
axes_1.plot(xindex, rarray_10dayave, 'o-', color='yellow', linewidth=0.1, label='ave_10', \
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markersize=0.7, markeredgecolor='yellow', markeredgewidth=0.1) # 10日均线
|
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if u'30日均' in pdata:
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|
|
rarray_30dayave= numpy.array(pdata[u'30日均'])
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|||
|
|
axes_1.plot(xindex, rarray_30dayave, 'o-', color='cyan', linewidth=0.1, label='ave_30', \
|
|||
|
|
markersize=0.7, markeredgecolor='cyan', markeredgewidth=0.1) # 30日均线
|
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# 绘制 复权提示
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#==================================================================================================================================================
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if u'复权' in pdata:
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adjdict= dict(pdata[u'复权'])
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for idx, dstr in enumerate(pdata[u'日期']):
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if dstr in adjdict:
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axes_1.plot([idx, idx], [ylowlim_price, yhighlim_price], '-', color='purple', linewidth=0.3)
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# 设定 X 轴坐标的范围
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#==================================================================================================================================================
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axes_1.set_xlim(-1, length)
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# 先设置 label 位置，再将 X 轴上的坐标设为不可见。因为与 成交量子图 共用 X 轴
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#==================================================================================================================================================
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# 设定 X 轴的 Locator 和 Formatter
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xaxis_1.set_major_locator(xMajorLocator)
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xaxis_1.set_major_formatter(xMajorFormatter)
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xaxis_1.set_minor_locator(xMinorLocator)
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xaxis_1.set_minor_formatter(xMinorFormatter)
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# 将 X 轴上的坐标设为不可见。
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for malab in axes_1.get_xticklabels(minor=False):
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malab.set_visible(False)
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for milab in axes_1.get_xticklabels(minor=True):
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milab.set_visible(False)
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|
# 用这一段效果也一样
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# pyplot.setp(axes_1.get_xticklabels(minor=False), visible=False)
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# pyplot.setp(axes_1.get_xticklabels(minor=True), visible=False)
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|
# 设定 Y 轴坐标的范围
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#==================================================================================================================================================
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axes_1.set_ylim(ylowlim_price, yhighlim_price)
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|
# 设定 Y 轴上的坐标
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#==================================================================================================================================================
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|
|
# XXX: 不用 LogLocator 了，因为不能控制坐标点的位置。
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# 主要坐标点
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|
|
#----------------------------------------------------------------------------
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|
yticks_major_pri= []
|
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|
|
for i in range(1, 999):
|
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|
|
newloc= ylowlim_price * (expbase**i)
|
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if newloc <= yhighlim_price:
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|
|
yticks_major_pri.append(newloc)
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|||
|
|
else:
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|
|
break
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yMajorLocator_1= FixedLocator(numpy.array(yticks_major_pri))
|
|||
|
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# 确定 Y 轴的 MajorFormatter
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|
|
def y_major_formatter_1(num, pos=None):
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|
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return str(round(num/1000.0, 2))
|
|||
|
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|
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|
|
yMajorFormatter_1= FuncFormatter(y_major_formatter_1)
|
|||
|
|
|
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|
|
# 设定 X 轴的 Locator 和 Formatter
|
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|
|
yaxis_1.set_major_locator(yMajorLocator_1)
|
|||
|
|
yaxis_1.set_major_formatter(yMajorFormatter_1)
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|||
|
|
|
|||
|
|
# 设定 Y 轴主要坐标点与辅助坐标点的样式
|
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|
|
for mal in axes_1.get_yticklabels(minor=False):
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|
mal.set_fontsize(6)
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|
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|
|
# 辅助坐标点
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|
|
#----------------------------------------------------------------------------
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|||
|
|
yticks_minor_pri= []
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|
|
mtstart= ylowlim_price * (1.0+(expbase-1.0)/2)
|
|||
|
|
for i in range(999):
|
|||
|
|
newloc= mtstart * (expbase**i)
|
|||
|
|
if newloc <= yhighlim_price:
|
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|
|
yticks_minor_pri.append(newloc)
|
|||
|
|
else:
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|
|
break
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|
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|
|
yMinorLocator_1= FixedLocator(numpy.array(yticks_minor_pri)) # XXX minor ticks 已经在上面一并设置，这里不需要了。
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|
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|
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|
|
# 确定 Y 轴的 MinorFormatter
|
|||
|
|
def y_minor_formatter_1(num, pos=None):
|
|||
|
|
return str(round(num/1000.0, 2))
|
|||
|
|
|
|||
|
|
yMinorFormatter_1= FuncFormatter(y_minor_formatter_1)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# 设定 X 轴的 Locator 和 Formatter
|
|||
|
|
yaxis_1.set_minor_locator(yMinorLocator_1)
|
|||
|
|
yaxis_1.set_minor_formatter(yMinorFormatter_1)
|
|||
|
|
# 设定 Y 轴主要坐标点与辅助坐标点的样式
|
|||
|
|
for mal in axes_1.get_yticklabels(minor=True):
|
|||
|
|
mal.set_fontsize(5)
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mal.set_color('blue')
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# 第一只：价格数值在图中间的显示
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#==================================================================================================================================================
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for iy in yticks_major_pri:
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for ix in mdindex[1:-1:3]:
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|
newlab= axes_1.text(ix+8, iy*1.001, y_major_formatter_1(iy))
|
|||
|
|
newlab.set_font_properties(__font_properties__)
|
|||
|
|
newlab.set_color('0.3')
|
|||
|
|
newlab.set_fontsize(3)
|
|||
|
|
newlab.set_zorder(0) # XXX: 放在底层
|
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|
|
# newlab.set_verticalalignment('center')
|
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|||
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|
|
# 第一只：日期在图中间的显示
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|
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#==================================================================================================================================================
|
|||
|
|
for iy in yticks_minor_pri[1:-1:5]:
|
|||
|
|
for ix in mdindex:
|
|||
|
|
newlab= axes_1.text(ix-1, iy, pdata[u'日期'][ix])
|
|||
|
|
newlab.set_font_properties(__font_properties__)
|
|||
|
|
newlab.set_color('0.3')
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newlab.set_fontsize(4)
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newlab.set_rotation('vertical')
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# newlab.set_horizontalalignment('left')
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# newlab.set_verticalalignment('bottom')
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newlab.set_zorder(0) # XXX: 放在底层
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# newlab.set_verticalalignment('center')
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#==================================================================================================================================================
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#==================================================================================================================================================
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#=======
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#======= XXX: 第二条 K 线图
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#=======
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#==================================================================================================================================================
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#==================================================================================================================================================
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# 添加 Axes 对象
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#==================================================================================================================================================
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axes_1_sec= axes_1.twinx()
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# axes_1_sec.set_axisbelow(True) # 网格线放在底层
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axes_1_sec.set_yscale('log', basey=expbase) # 使用对数坐标
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# 得到 X 轴 和 Y 轴 的两个 Axis 对象
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#==================================================================================================================================================
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xaxis_1_sec= axes_1_sec.get_xaxis()
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yaxis_1_sec= axes_1_sec.get_yaxis()
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#======= 绘图
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# 绘制 K 线部分
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# 对开收盘价进行视觉修正
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for idx, poc in enumerate( zipoc_sec ):
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if poc[0] == poc[1] and None not in poc:
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pdata[u'开盘二'][idx]= poc[0] - 5 # 稍微偏离一点，使得在图线上不致于完全看不到
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pdata[u'收盘二'][idx]= poc[1] + 5
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rarray_open= numpy.array(pdata[u'开盘二'])
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rarray_close= numpy.array(pdata[u'收盘二'])
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rarray_high= numpy.array(pdata[u'最高二'])
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rarray_low= numpy.array(pdata[u'最低二'])
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# XXX: 如果 up_sec, down_sec, side_sec 里有一个全部为 False 组成，那么 vlines() 会报错。
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# XXX: 可以使用 alpha 参数调节透明度
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if True in up_sec:
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axes_1_sec.vlines(xindex[up_sec], rarray_low[up_sec], rarray_high[up_sec], edgecolor='red', linewidth=0.6, label='_nolegend_', alpha=0.3)
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axes_1_sec.vlines(xindex[up_sec], rarray_open[up_sec], rarray_close[up_sec], edgecolor='red', linewidth=3.0, label='_nolegend_', alpha=0.3)
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if True in down_sec:
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axes_1_sec.vlines(xindex[down_sec], rarray_low[down_sec], rarray_high[down_sec], edgecolor='green', linewidth=0.6, label='_nolegend_', alpha=0.3)
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axes_1_sec.vlines(xindex[down_sec], rarray_open[down_sec], rarray_close[down_sec], edgecolor='green', linewidth=3.0, label='_nolegend_', alpha=0.3)
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if True in side_sec:
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axes_1_sec.vlines(xindex[side_sec], rarray_low[side_sec], rarray_high[side_sec], edgecolor='0.7', linewidth=0.6, label='_nolegend_', alpha=0.3)
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|||
|
|
axes_1_sec.vlines(xindex[side_sec], rarray_open[side_sec], rarray_close[side_sec], edgecolor='0.7', linewidth=3.0, label='_nolegend_', alpha=0.3)
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# 设定 X 轴坐标的范围
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#==================================================================================================================================================
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axes_1_sec.set_xlim(-1, length)
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# 先设置 label 位置，再将 X 轴上的坐标设为不可见。因为与 成交量子图 共用 X 轴
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# 设定 X 轴的 Locator 和 Formatter
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xaxis_1_sec.set_major_locator(xMajorLocator)
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xaxis_1_sec.set_major_formatter(xMajorFormatter)
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xaxis_1_sec.set_minor_locator(xMinorLocator)
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xaxis_1_sec.set_minor_formatter(xMinorFormatter)
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# 将 X 轴上的坐标设为不可见。
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for malab in axes_1_sec.get_xticklabels(minor=False):
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malab.set_visible(False)
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for milab in axes_1_sec.get_xticklabels(minor=True):
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milab.set_visible(False)
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# 设定 Y 轴坐标的范围
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#==================================================================================================================================================
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axes_1_sec.set_ylim(ylowlim_price*open_price_sec/open_price_pri, yhighlim_price*open_price_sec/open_price_pri)
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# 设定 Y 轴上的坐标
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#==================================================================================================================================================
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# 主要坐标点
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#----------------------------------------------------------------------------
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yticks_major_sec= []
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ylowlim_price_sec= ylowlim_price*open_price_sec/open_price_pri
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yhighlim_price_sec= yhighlim_price*open_price_sec/open_price_pri
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for i in range(1, 999):
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newloc= ylowlim_price_sec * (expbase**i)
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if newloc <= yhighlim_price_sec:
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yticks_major_sec.append(newloc)
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else:
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break
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yMajorLocator_1_sec= FixedLocator(numpy.array(yticks_major_sec))
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# 确定 Y 轴的 MajorFormatter
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def y_major_formatter_1_sec(num, pos=None):
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return str(round(num/1000.0, 2))
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yMajorFormatter_1_sec= FuncFormatter(y_major_formatter_1_sec)
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# 设定 X 轴的 Locator 和 Formatter
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yaxis_1_sec.set_major_locator(yMajorLocator_1_sec)
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yaxis_1_sec.set_major_formatter(yMajorFormatter_1_sec)
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# 设定 Y 轴主要坐标点与辅助坐标点的样式
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for mal in axes_1_sec.get_yticklabels(minor=False):
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mal.set_fontsize(6)
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# 辅助坐标点
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#----------------------------------------------------------------------------
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yticks_minor_sec= []
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mtstart_sec= ylowlim_price_sec * (1.0+(expbase-1.0)/2)
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for i in range(999):
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newloc= mtstart_sec * (expbase**i)
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if newloc <= yhighlim_price_sec:
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yticks_minor_sec.append(newloc)
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|
else:
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break
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yMinorLocator_1_sec= FixedLocator(numpy.array(yticks_minor_sec)) # XXX minor ticks 已经在上面一并设置，这里不需要了。
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# 确定 Y 轴的 MinorFormatter
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def y_minor_formatter_1_sec(num, pos=None):
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return str(round(num/1000.0, 2))
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yMinorFormatter_1_sec= FuncFormatter(y_minor_formatter_1_sec)
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# 设定 X 轴的 Locator 和 Formatter
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yaxis_1_sec.set_minor_locator(yMinorLocator_1_sec)
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yaxis_1_sec.set_minor_formatter(yMinorFormatter_1_sec)
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|
# 设定 Y 轴主要坐标点与辅助坐标点的样式
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for mal in axes_1_sec.get_yticklabels(minor=True):
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mal.set_fontsize(5)
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mal.set_color('blue')
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# 显示图片
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# pyplot.show()
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# 保存图片
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#==================================================================================================================================================
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figobj.savefig(figpath, dpi=figdpi, facecolor=figfacecolor, edgecolor=figedgecolor, linewidth=figlinewidth)
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if __name__ == '__main__':
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Plot(pfile=sys.argv[1], figpath=sys.argv[2])
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